キウィトロン＆Ultralytics YOLO モデルによる産業危険検知

産業現場は、フォークリフトや作業員が近接して作業することが多く、安全上の懸念が生じる可能性があります。超広帯域や LiDAR などのソリューションは、非効率的であるか、業務を中断させるものであったため、Kiwitron はより良いソリューションを探す必要がありました。

これに対抗するため、キウィトロンは産業安全のために設計されたAI搭載ソリューションKiwiEyeを開発した。Ultralytics YOLO モデルの統合により、このシステムは迅速に危険を検出し、オペレーターがリアルタイムで対応できるようにします。また、ヒートマップやヒヤリハット報告などのインサイトも提供し、安全管理者はリスクを特定し、安全対策を効果的に改善することができます。

ビジョンAIによる産業オペレーションの安全性向上

イタリアの産業技術専門企業であるKiwitron社は、物流、農業、製造業、重機などの産業における安全性と効率性の向上に注力しています。革新的なソリューションで知られる同社は、産業現場における安全対策をより効果的にする必要性を認識していました。従来のシステムでは不十分であったため、Kiwitron社はAI駆動技術を活用し、よりスマートで信頼性の高い安全ソリューションを開発しました。

産業現場における危険の正確な検出の必要性

重機と作業員が共存する産業現場では、高度な安全対策が不可欠です。事故を防止し、円滑なオペレーションを維持するためには、効率的かつ迅速な危険追跡が求められます。

超ワイドバンドシステムのような従来の安全方法は、作業員がタグを身につけることに依存していたが、全員が必要なデバイスを一貫して使用するとは限らないため、必ずしも実用的ではなかった。LiDARセンサーは、物体をdetect ことはできても、特定の危険を区別する精度に欠けることが多く、不必要な減速につながっていた。

これらの課題は、安全性の欠如と非効率性をもたらし、ワークフローを阻害します。Kiwitron社は、歩行者、車両、標識を区別し、明確で実行可能なアラートをオペレーターに提供できるリアルタイム検出が可能な、より高度なソリューションの必要性を認識しました。Kiwitron社の理想的なソリューションは、厳格なハードウェア要件を満たし、データを迅速に処理し、さまざまな産業環境に適応し、業務効率を損なうことなく生産性を維持する必要がありました。

KiwiEye：Kiwitron社のAI搭載安全ソリューション

これらの課題を克服するため、キウィトロンはUltralytics YOLO モデルと最先端の物体検知技術を安全システムKiwiEyeに統合しました。YOLO搭載したKiwiEyeは、産業環境におけるリアルタイムの危険検知に必要なスピードと精度を提供します。

KiwiEyeは、Ultralytics YOLO モデルを搭載した高度なカメラを使用して、歩行者、車両、標識などの重要な要素をリアルタイムで識別します。コーラル・アクセラレーターにより、システムは画像を最小限の遅延で迅速に処理するため、オペレーターは潜在的な危険に即座に対応することができます。従来のセンサーとは異なり、KiwiEyeは文脈を考慮した検知を行い、異なる物体を区別し、特定の危険に合わせてアラートをカスタマイズします。

このシステムの適応性のある設計により、広々とした倉庫から狭い作業エリアまで、さまざまな産業環境でシームレスに動作します。軽量構造は既存のハードウェアとスムーズに統合し、高速性能を維持します。精度、速度、適応性を組み合わせることで、KiwiEyeは安全性を向上させながら業務効率を維持し、産業における危険検出のための革新的なソリューションを提供します。

なぜUltralytics YOLO モデルを選ぶのか？

キウィトロンは、モバイルネットやSSDを含む様々なモデルをテストした後、Ultralytics YOLO 選んだ。 YOLOは、スピード、正確さ、コーラル・アクセラレーターのような軽量ハードウェアとの互換性という、他に類を見ない組み合わせが際立っており、リアルタイム・アプリケーションに最適でした。 

キウィトロンのCTO（最高技術責任者）が説明するように、「我々が始めた当時、YOLO 物体検出において市場で最高でした。YOLOのおかげで、安全性と効率性という2つの目標を達成することができました。その適応性により、キウィトロンは産業環境特有のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズすることも可能になった。

キウィトロン、Ultralytics YOLO30メートルの危険検知を達成

の統合 Ultralytics YOLOモデルのKiwiEyeへの統合により、産業フロアの安全性と効率が大幅に改善されました。システムはリアルタイムで確実に危険を検知し、最大30メートルの距離でも正確に歩行者、車両、標識を識別します。キウィトロンのCTOは次のようにコメントしている。「私たちは、キウィアイが事故を防ぐのに十分な応答性を確保するためにFPSのしきい値を設定しています。YOLO使えば、必要な速度を維持しながら、30メートル先まで物体をdetect ことができます。"

KiwiEyeシステムは、Ultralytics YOLO モデルと組み合わせることで、事故やヒヤリハットの防止においてすでに顕著な進歩を遂げている。救われた人命の正確な数字を数値化するのは難しいが、キウィトロンのCEOは「ヒヤリハット事故が減少したという顧客からのフィードバックを定期的に受けています。あるケースでは、重大な事故を防いでくれたことに感謝した顧客もいました。"

このシステムはまた、ヒートマップやニアミスレポートを通じて、安全管理者にとって貴重なデータを提供し、リスクの高いゾーンを特定し、安全プロトコルを調整するのに役立ちます。Kiwitron社のCEOは、「これは単なる事故防止ではありません」と付け加え、「収集したデータにより、お客様はデータに基づいた安全性の改善を行うことができ、最終的により安全な環境を作り出すことができます」と述べています。

さらに一歩進んで、Ultralytics YOLO パフォーマンス目標を達成するだけでなく、Kiwitronの迅速な技術革新を可能にしました。「Ultralytics YOLO 使用することで、安定した高パフォーマンスのソリューションを迅速に開発することができました。

ビジョンAIとYOLOキウィトロンの次のステップ

キウィトロンのUltralytics YOLO モデルの使用は、コンピュータビジョンが安全に対する考え方をどのように変えているかを示しています。ビジョンAIが進歩するにつれ、個人用保護具（PPE）のコンプライアンスを監視したり、新たな危険を発見したりして、職場をより安全で効率的にするなど、新たな可能性が開かれつつあります。

Ultralytics YOLO柔軟性と性能により、Kiwitronは自信を持って技術革新を行うことができ、そのソリューションは常に変化し続ける産業安全の要求に確実に対応しています。

Kiwitron社のCTOが述べたように、「それは車輪の概念のようなものです。つまり、すでに持っているのです。私たちはコミュニティとしてすでにそれを持っています。それなのに、なぜそれをゼロから再構築する必要があるのでしょうか」

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